LLM 자기 설명 충실성 검증의 한계와 CC-SHAP: 연속적 자기일관성 측정 방법
LLM이 내놓는 자기 설명이 실제 추론 과정을 반영하는지 검사하는 기존 방법들은 서로 엇갈린 결과를 낸다. ACL 2024 발표 영상은 그 원인을 하나씩 짚고 CC-SHAP이라는 연속적 측정 방식을 제안한다.
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AI TOPIC
생각의 사슬 최신 뉴스와 핵심 해설
생각의 사슬 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 15편을 최신순으로 모았습니다.
생각의 사슬이 통하는 이유와 자기학습 추론, 스탠퍼드 노아 굿맨 MIT 강연 정리
스탠퍼드 노아 굿맨 교수가 MIT 강연에서 생각의 사슬이 언제 실제로 이득이 되는지 실험으로 보였다. 학습 데이터가 세상의 조각만 담을 때 효과가 나타났고, 탐색 과정 학습과 자기학습 STaR의 가능성과 한계도 함께 짚었다.
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생각의 사슬(체인 오브 소트) 원리와 한계 총정리 — CMU 대규모 언어모델 추론 강의 7강
CMU 그레이엄 뉴빅 교수의 대규모 언어모델 추론 강의를 정리했다. 생각의 사슬이 작동하는 이유와 학습 데이터에서 이 능력이 나온 배경, 수학·논리 밖에서 효과가 약해지는 지점, 여러 답을 뽑아 다수결하는 자기 일관성의 비용, 그리고 설명의 충실성 문제까지 짚는다.
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리액트와 리플렉션으로 보는 AI 에이전트 기본 골격: 추론·도구 사용·자기평가의 결합
서울대 DSBA 연구실 스터디가 리액트와 리플렉션 논문을 정리했다. 생각의 사슬과 외부 도구 사용을 결합한 리액트, 실패를 스스로 평가해 다음 시도를 고치는 리플렉션이 오늘날 에이전트의 뼈대가 된 과정을 짚는다.
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생각의 사슬 해석 방법: 사고 앵커 연구로 추론 모델에서 결정적인 문장을 찾아내는 법
닐 난다와 MATS 연구자들이 추론 모델의 생각의 사슬을 문장 단위로 쪼개, 어떤 문장이 최종 답을 좌우했는지 리샘플링과 어텐션 억제로 측정한 사고 앵커 연구와 시각화 도구를 하나씩 차근히 살펴봅니다.
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LLM 환각의 원인: 일반화와 환각이 같은 학습 메커니즘에서 나온다는 UC 버클리 연구 발표 정리
UC 버클리 박사과정 연구자가 TTIC 강연에서 대형 언어 모델의 일반화와 환각이 하나의 학습 메커니즘에서 나온다는 분석과, 추론을 텍스트 대신 잠재 공간으로 옮겨 훨씬 작은 모델로 탐색 문제를 푼 실험 결과를 함께 발표했다.
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트랜스포머 LLM 튜링 완전성 논쟁: 생각의 사슬이 언어 모델을 확률적 튜링 기계로 만드는 이유
취리히연방공대 연구자 프란츠 노박과의 대담. 촘스키 위계부터 트랜스포머 인코더와 디코더의 표현력 차이, 생각의 사슬이 언어 모델을 확률적 튜링 기계와 동등하게 만드는 증명, 그리고 학습 가능성의 벽까지 풀어 설명한다.
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프롬프트 기법 총정리 — 제로샷·퓨샷·생각의 사슬로 LLM 답변 개선하기
올라마 창립 메인테이너가 설명하는 핵심 프롬프트 기법. 제로샷·퓨샷·생각의 사슬 등으로 모델에서 더 나은 답을 끌어내는 원리를 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링 기초: 좋은 프롬프트 4요소와 제로샷·퓨샷·CoT
AI는 똑똑하면서도 맹목적이다. 좋은 프롬프트의 네 가지 구성 요소와 제로샷·퓨샷·생각의 사슬·역할 프롬프트 등 핵심 기법을 예시로 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리와 한계: RNN과 비교로 쉽게 이해하기
트랜스포머가 문장 속 모든 단어 관계를 한 번에 계산하는 어텐션 방식으로 RNN을 넘어선 과정과, 이차 연산량·긴 문맥·추론 약점 같은 남은 한계를 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 생산성 높이는 법 5가지 — 컨텍스트 엔지니어링·생각의 사슬·역질문 프롬프트
스탠퍼드 강사 제레미 어틀리가 제안하는 AI 생산성 향상 핵심 기술. 컨텍스트 엔지니어링, 생각의 사슬, 퓨샷·역할 부여·역질문 프롬프트로 AI를 '유능하지만 거절 못 하는 인턴'처럼 다뤄 더 나은 결과를 얻는 법을 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 핵심 기법: 온도·퓨샷·생각의 사슬·ReAct 정리
같은 질문도 프롬프트에 따라 답이 달라진다. 온도 등 모델 설정부터 제로샷·퓨샷, 생각의 사슬, 자기 일관성, 생각의 나무, ReAct까지 LLM에서 더 정확한 답을 얻는 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 방법 4가지 — RAG, 생각의 사슬(CoT), ReAct, 방향성 자극 프롬프팅(DSP) 정리
IBM이 설명하는 프롬프트 엔지니어링 4가지 기법. RAG로 도메인 지식에 근거를 두고 생각의 사슬·ReAct·DSP를 조합해 거대 언어모델의 환각을 줄이는 법을 소개합니다.
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구글 프롬프트 엔지니어링 강의 요약: 5단계 프레임워크와 핵심 기법
구글의 '프롬프팅 에센셜' 9시간 강의를 5단계 프레임워크, 네 가지 반복 기법, 멀티모달, 고급 기법과 AI 에이전트 중심으로 압축해 정리했습니다.
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생성형 AI vs 에이전트형 AI 차이: 반응형과 능동형, 그리고 LLM의 역할
생성형 AI는 프롬프트에 반응해 콘텐츠를 만드는 반응형 시스템이고, 에이전트형 AI는 목표를 향해 스스로 행동을 이어가는 능동형 시스템이다. 두 방식의 차이와 공통 기반인 LLM을 정리한다.
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